본 논문에서는 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 머리카락의 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안하였다. 모발 정밀검사를 진행하여 촬영된 환자의 모발 사진으로부터 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 DetectoRS 모델을 활용하여 머리카락을 자동 검출한다. 실험 결과 DetectoRS 모델의 분할 성능은 74.74%로 효과적으로 머리카락을 검출하였음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.
환경선량변동을 실시간으로 모니터링하기 위해서 원자력연구소 부지 주변에 온라인 감시시스템이 운영중인데, 현장에 설치된 전리함 검출기에 의해서 측정된 자료는 모뎀을 통해 무선전송방식으로 중앙제어실에 실시간으로 저장된다. 무선 송수신 방식은 전송, 처리 및 저장에 경제적이고 효과적이지만 통신 장애시 현장감시장치에 저장된 백업데이터를 가져오지 못해서 결국 데이터가 손실될 우려가 있다 물론 버퍼에 저장된 선량값을 디스켓 및 다른 off-line으로 복원이 가능하지만 이럴 경우 온라인으로 운영되는 시스템에 과거데이터를 처리해야 하므로 복잡하고 실시간으로 처리 할 수가 없다. 본 연구에서는 기존 감시시스템 중 신호처리 부분과 운영 소프트웨어를 새롭게 개발해서, 현장에 설치된 감시기와 중앙처리 장치의 시각을 매일 자동으로 동기화시키고 이를 이용해서 현장감시장치에 저장된 백업데이터를 자동으로 복원시켰다. 새로 개발된 방식을 이용할 경우 34시간이내에서 통신장애로 수신하지 못한 백업데이터를 자동으로 복원할 수 있고, 복원된 데이터를 현재시각의 데이터와 함께 실시간으로 디스플레이 할 수 있게 하였다.
대구경 배관에서 소구경 배관으로 연결하는 부위 및 배관의 방향 전환을 위해 사용하는 소켓용접부는 용입불량 및 사용시간이 경과되면서 내부로부터 진전될 수 있는 균열 등의 결함을 가질 수 있다. 그러나 지금까지 적용하고 있는 비파괴검사법인 액체침투탐상과 방사선투과검사로는 내부에 존재하는 균열성 결함의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 소켓용접부 내부의 균열성 결함 검출을 위한 초음파 검사 기법을 확립하였고, 검사를 수행할 수 있는 초음파 탐촉자를 설계 제작하였으며, 자동으로 검사할 수 있는 검사 장비와 제어용 운영 프로그램을 개발하였다. 개발된 장비는 컴퓨터를 기반으로 하고 있으며, pulser/receiver를 내장하고 100 MHz 고속 A/D board를 사용하여 초음파 탐상기 역할을 프로그램으로 구현하였으며, ISA interface type으로 4축 제어용 motion controller를 개발하여 자동 검사를 수행하는 scanner를 제어하도록 하였으며, 검사 결과는 소켓용접부 단면을 실시간 영상으로 나타내도록 되어 있다. 인공결함 시험편의 결함을 평가한 결과 결함의 깊이가 1mm인 결함의 평가 길이는 실제 크기보다 작게 나타내고 있으며, 결함의 깊이가 증가할수록 결함의 길이가 더 크게 평가되었다. 본 연구로 개발한 장비는 원자력 발전소나 화학플랜트에 많이 널려 있는 소켓용접부 내의 용입불량, 피로 균열 등을 검출하여 객관적인 검사 결과를 제시할 수 있으므로 설비 안전 관리 및 보수 부위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 일정한 출입자가 상시 존재하는 사무실 등과 같은 실내 공간의 영상정보와 온도, 습도 등의 환경정보를 통해서 해당 공간의 상태를 자동으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고 응용프로그램의 구현 및 실험을 목표로 한다. 실제로 모니터링의 목적으로 실내 공간에 CCTV와 같은 무인장비가 구축되어져 영상정보의 자동적 획득은 많이 이루어지고 있다. 이러한 영상정보는 환경정보와의 상관관계를 통해 실내상태를 인식하는 시스템의 구축을 통해서 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 즉 일정 시간이상 동적인 상태가 이루어지지 않을 경우 환경 센서 정보(온도, 습도, 조도)를 분석하여 에어콘, 전등 등을 자동으로 on/off 하도록 하는 제어하도록 함으로서 무인제어를 가능하게 한다. 이를 위해서 온 습도센서를 통해서 입력되는 환경정보를 분석하고 동시에 무선 카메라를 통해서 입력되는 영상의 분석을 통해서 해당 상황을 인식하여 사용자가 설정한 환경변수를 자동 제어하는 시스템을 구현하였다. 실험은 연구실에서 실시하였으며, 움직임이 검출되었거나 일정시간 이상 움직임이 검출되지 않았을 때 자동으로 에어컨, 전등 등을 on/off하는지를 확인한 결과 효율적으로 무인제어가 되는 것으로 나타났다.
심장 CT 혈관 조영 영상은 심혈관의 전체 해부학 구조를 3D 로 보여줄 뿐 아니라 병변의 정보를 제공하기 때문에 관상동맥 질환 진단 및 치료에 많이 사용되고 있다. 하지만 영상의 방대한 크기로 인해 수동으로 정보를 추출하는 데는 한계가 있어 자동으로 심혈관을 정확하게 추출하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 심혈관 자동 추출 알고리즘을 개발하는데 있어 심혈관의 시작점인 상행대동맥의 심문을 검출하는 방법은 필수적인 부분이다. 본 논문에서는 심혈관의 시작점인 심문을 분할하는 방법을 제안한다. 첫째, 상행대동맥의 크기와 위치를 고려한 허프변환으로 대동맥 초기영역을 검출한다. 둘째, 초기영역을 기반으로 탐색범위를 줄일 수 있도록 관심 볼륨 영역을 설정한다. 셋째, 지오데식 활성외곽선 모델을 기반으로 정제된 대동맥 영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 대동맥 영역에서 심문을 분할한다. 제안방법의 평가를 위해 20 개의 심장 CT 혈관 조영 영상에서 전문가가 수동으로 표기한 시작점과 비교 분석하였다. 실험 결과 제안방법을 통해 시작점이 제대로 추출 됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 연속된 프레임들의 차이 값으로부터 획득된 평균과 표준편차를 이용한 새로운 자동 임계치-결정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값들에 대한 계산은 기존의 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$-테스트를 병합한 변형된 ${\chi}^2$-테스트 알고리즘을 이용하였다. 변형된 ${\chi}^2$-테스트는 각 컬러공간에 명암도 등급에 따른 가중치를 적용하여 보다 세분화된 값들에 의한 장면전환 검출을 시도할 수 있는 장점이 있다. 제안된 자동 임계치 결정 알고리즘은 획득된 전체 차이값들의 분포로부터 1차 평균과 표준편차를 구한 후, 이를 다시 주어진 차이 값들에 적용하여 1차 평균을 만족하는 차이 값들로부터 2차 평균과 표준편차를 구하며, 이러한 연속적인 평균과 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 최대지점으로부터 작아지는 시점의 평균을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 논문은 바퀴구동 로봇을 이용한 농업용 자동 호스 릴 장치 개발에 대한 연구이다. 다양한 농작업 중에서 방제는 농작물의 생육과 직결되는 중요한 작업이다. 이에 본 연구에서는 공급 호스에 대한 자동화를 위하여 바퀴 구동 로봇을 이용하여 구동이 가능하고 장력 검출을 통하여 공급 호스가 자동으로 풀리고 감길 수 있는 시스템을 개발하였다. 바퀴 구동 로봇에 대한 조향 성능에 대한 기구학적인 해석을 통하여 협소한 농장에서도 원활한 동작이 가능한 형태를 고안하였으며, 시뮬레이션을 통하여 이를 검증하였다. 자동 호스 공급 장치의 정밀도를 높이기 위하여 호스에 걸리는 장력을 검출하는 방식과 호스의 정렬을 위한 기구를 고안하였다. 개발되어진 시스템에 대한 성능평가와 농장에서의 평가를 실시하였다. 개발되어진 시스템은 최고 주행 속도 2.5m/s, 주행 정밀도 ${\pm}0.18^{\circ}$ 그리고 주행 안전 속도 2m/s를 갖는다. 개발되어진 시스템은 농업 인구의 고령화 및 인력 부족에 도움이 될 것으로 판단되어진다.
무전기의 음성통신은 PTT(: Push To Talk)를 이용한 반이중(half-duplex) 방식으로, 송신 시 단일 통화선로를 점유한다. 전화와 무전기간, UHF와 VHF 간의 인터페이스와 같이 서로 다른 이종 장치 간 음성통신을 위해서는 두 장치간의 자동전환장치가 요구되고, 이 장치는 입력 신호로부터 전송해야 할 음성을 검출하는 음성전환장치의 성능에 따라 전송되는 음성신호의 손실여부에 많은 영향을 받는다. 기존방식은 단순 입력신호의 크기 즉, 에너지 레벨을 통해 기준을 정함으로써 잡음에도 반응하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음성신호처리기법을 이용하여 입력된 신호가 음성임을 판별함으로써, 이종 기기 사이의 음성을 자동으로 전달하는 장치를 구현하였다. 이를 통해 음성 자동전환장치의 성능향상을 확인하였고, 이종 기기 간 음성 손실 없는 전송을 수행할 수 있었다.
움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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